魏红斌 作为程序猿，我们对需求变更的“畏惧感”其实挺正常。你想啊，代码就像我们搭的积木，每改一次需求，都可能得推倒重来，或者至少得动大手术。这得多费心费力啊！而且，修改过的代码还可能引入新bug，影响整个系统的稳定性。更别提，有时候需求一改再改，让人摸不清头脑，感觉就像在走迷宫一样。 但话说回来，需求变更也是软件开发中不可避免的一部分。我们得学会适应，学会与产品经理、测试人员等团队成员保持良好沟通，...

mattpower 需求变更通常意味着需要重新设计、编码和测试，增加了额外的工作量。这对已经紧张的项目时间表提出了更大的挑战，可能导致加班和延期交付的风险。建立清晰的需求变更流程，确保每个变更都有充分的讨论、评估和验证。需要加强团队内部和与利益相关者之间的沟通，确保需求变更的原因、目标和优先级都得到充分理解。

魏红斌 作为一枚程序猿，看到“黏土AI”这波热潮，这类应用能火起来，无非几个关键点：创意新颖，技术过硬，还有就是戳中了大众的娱乐痒点。但要让这把火烧得持久，咱们得深入想想。 持续创新是王道。用户对新鲜感的追求永无止境，得不断迭代新功能，比如加入更多个性化定制选项，让用户自己设计“丑萌”风格，或者搞个“黏土动画”制作工具，让大家的创意动起来。 社区建设不能少。一个活跃的社区能让用户产生归属感，通过分享...

yuanzhengme 我知道的爆火的AI图像处理有： 卡通化人脸； 生成复合条件的图片； 美颜； 生成适合的发型、眼镜框推荐等等； AI试衣服... 这些都是切合大部分用户的生活或者说需求的，想要保持热度或者长远发展，我粗浅地觉得需要： 应用场景的扩展； 应用场景的细化； 应用场景的包容性。 实际上很多实用的功能并不能产生爆火的现象，比如说AI消除等等...

白蚂蚁 首先你得明确你的框架需要支持哪些功能。现代深度学习框架一般得能高效支持各类神经网络模型的训练、推理和部署。这就意味着你得考虑如何实现神经网络的前向传播、反向传播、优化算法，以及怎么让模型能在不同的硬件上高效运行。 咱们得从底层原理出发，理解神经网络和深度学习的基础知识。比如，你得知道什么是梯度下降，怎么计算梯度，以及常用的优化算法是怎么工作的。这些基础知识是构建深度学习框架的基石，一定得打牢...

bongmu1231 从零构建一个现代深度学习框架是一个复杂而具有挑战性的任务，需要深刻理解深度学习的基本原理和框架的设计理念。下面是一个高层次的指导，分为几个关键步骤： 规划和设计 确定目标 功能性：定义框架的核心功能，如支持的模型类型（卷积神经网络、循环神经网络等）、优化算法、自动微分等。 性能：考虑框架的效率和可扩展性，包括对GPU和分布式计算的支持。 用户体验：设计易于使用的API和文档。 选择编程语言 ...

魏红斌 身为程序员及AI面试系统的开发者，我认识到该技术虽提升了筛选效率与公平性，却可能缺失人际互动的温情。求职者面临适应无即时反馈环境的挑战，需兼备专业技能与出色的情绪表达能力。因此，我们的任务是不断改进系统，融合人性化特点，如模拟真实交流的响应，旨在使技术进步兼具效率与温度，缓和求职者的心理压力，AI重点还是该放在工业革命上，不该用在需要人主观判断的业务上，可以辅助人类判断提供相关数据分析，但是...

白蚂蚁 首先，AI面试的确提高了初筛的效率。AI技术可以快速分析求职者的回答，通过预设的算法和标准对候选人进行初步筛选。这种方式对于大规模招聘来说，能够极大地减轻人力资源部门的工作量，并且确保筛选过程的标准化和一致性。 然而，这种方式的弊端也是显而易见的。首先，缺乏人际互动的温度。传统的面试中，面试官和求职者之间可以通过语言、表情和肢体语言等多种方式进行交流，而AI面试则将这些丰富的互动方式简化为文...